人工智能在生物医学中的演变:图书识别分析

科学领域:

• 生物医学信息学 生物医学信息学
• 人工智能在医学中的应用
• 预测分析是一种预测分析.

背景情况:

• 人工智能 (AI) 在生物医学中的使用正在迅速增长.
• 了解人工智能的历史采用有助于预测未来的生物医学应用.
• 这项研究利用过去的趋势来预测医疗保健中新兴的人工智能技术.

研究的目的:

• 预测人工智能技术在各种生物医学领域的未来发展轨迹.
• 确定特定的生物医学领域,准备进行重大人工智能集成.
• 为未来医学人工智能研究和开发提供参考.

主要方法:

• 从PubMed收集了大量的人工智能和生物医学文章.
• 开发了一种"背景增强预测"方法,整合关键字和上下文.
• 评估了六种回归模型,通过反复预测和预测实验证实了发现.

主要成果:

• 一个窗口大小为3的背景信息产生了最佳的预测准确性.
• 2017-2021年的回归预测显示出高准确度 (R2升至0.78).
• 预计早期诊断,断层扫描和检测技术将增加人工智能的采用,在前20名中取代蛋白质和瘤研究. 深度学习,机器学习和神经网络仍然占主导地位,生成对抗网络呈现强增长.

结论:

• 探索了生物医学领域的AI趋势,使用了一种新的预测模型.
• 成功预测了生物医学中的未来AI趋势,并通过当前数据验证了这一点.
• 背景增强预测方法为趋势预测提供了一种可靠的方法.